计算机毕业设计Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统旅游路线推荐系统旅游路线规划系统大数据毕业设计

最新推荐文章于 2025-12-03 15:48:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-03 15:48:03 发布 · 631 阅读

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#课程设计 #数据分析 #大数据 #django #spark #python #毕业设计

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的任务书模板，可根据实际需求调整细节：

任务书：Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统

一、项目背景与目标

背景
- 传统路线规划系统依赖静态数据，缺乏动态环境适应能力与个性化服务。
- 大语言模型（LLM）的兴起为智能决策与用户行为分析提供了新思路。
- Django框架的快速开发能力可高效构建数据驱动的Web应用。
目标
- 开发基于Django的智能路线规划系统，集成LLM大模型实现动态数据分析与个性化推荐。
- 通过用户行为、实时交通、环境数据等多维度分析，提供最优路线规划及个性化服务（如景点推荐、餐饮偏好匹配等）。

二、任务内容与要求

1. 系统架构设计

技术栈
- 后端：Django框架（RESTful API开发）
- 前端：Vue.js/React（可选，或基于Django模板引擎）
- 数据库：PostgreSQL（支持地理空间数据扩展PostGIS）
- 大模型：LLM（如GPT-4、Llama、通义千问等）或开源微调模型
- 数据分析：Pandas、NumPy、Scikit-learn（可选）
- 地图服务：高德/Google Maps API（或开源地图工具如OpenStreetMap）
功能模块
- 用户模块：注册登录、行为数据采集（历史路线、偏好标签）。
- 数据采集模块：实时交通数据、天气数据、POI（兴趣点）数据爬取。
- LLM集成模块：
  - 调用大模型分析用户需求（如“适合家庭出游的路线”）。
  - 生成自然语言描述的推荐理由（如“避开拥堵，推荐XX景点”）。
- 路线规划引擎：
  - 结合Dijkstra/A*算法与动态权重（交通、天气、用户偏好）。
  - 多目标优化（最短时间、最少费用、最高舒适度）。
- 推荐系统：
  - 基于协同过滤或深度学习的个性化推荐（景点、餐饮、住宿）。
- 可视化模块：地图展示路线、数据仪表盘（ECharts/D3.js）。

2. 开发要求

性能要求
- 实时数据处理延迟≤2秒，推荐响应时间≤1秒。
- 支持高并发（至少1000 QPS）。
数据安全
- 用户隐私数据加密存储，符合GDPR或国内数据安全法规。
可扩展性
- 模块化设计，支持后续接入更多数据源或算法模型。

三、任务分工与进度计划

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1-2周	调研用户需求，明确功能边界，输出需求文档（PRD）。	产品经理
技术设计	第3周	完成系统架构设计、数据库ER图、API接口定义。	技术架构师
数据采集	第4-5周	实现交通/天气/POI数据爬取，存储至PostgreSQL+PostGIS。	数据工程师
LLM集成	第6-7周	微调LLM模型（或调用API），实现需求理解与自然语言生成功能。	AI工程师
核心算法开发	第8-9周	开发路线规划引擎与推荐算法，优化性能。	算法工程师
前后端开发	第10-12周	Django后端API开发，前端页面实现与联调。	全栈工程师
测试与部署	第13周	单元测试、压力测试，部署至云服务器（如AWS/阿里云）。	测试工程师
上线与迭代	第14周	用户反馈收集，功能优化与迭代。	全体成员

四、交付成果

系统代码：完整可运行的Django项目代码（含文档）。
数据集：清洗后的结构化数据（交通、天气、用户行为等）。
模型文件：微调后的LLM模型或调用API的配置文档。
测试报告：性能测试、安全测试结果。
用户手册：系统使用说明与API文档。

五、验收标准

功能完整性：实现需求文档中的所有核心功能。
性能达标：满足延迟与并发要求。
用户体验：界面友好，推荐结果合理（通过A/B测试验证）。
代码规范：符合PEP 8规范，注释清晰，可维护性强。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
LLM模型响应速度慢	优化调用频率，缓存结果，或采用轻量化模型。
数据源接口不稳定	增加备用数据源，实现熔断机制。
用户隐私泄露风险	匿名化处理敏感数据，加强权限管理。

备注：本任务书可根据实际资源（如团队规模、技术栈偏好）进一步细化调整。

运行截图

项目案例

优势

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